我写了一个函数,当使用for循环时,这个函数太耗时了。它将numpy向量(10,0)作为行附加到每次迭代中。我如何使用向量化的numpy解决方案进行迭代来加快速度呢?提亚 import numpy as np
n_cols = 10
# AdditionThe real function is more complex and needs to replace for loops by a
在下面的代码中,我有一个简单的for-循环,希望用一个更快的向量化numpy操作来替换。import numpy as np
a = np.array([584,-11,23,79,1001,0如何用numpy矢量化操作替换for-循环,使其更快?我修改了原来的代码,以更清楚地说明为什么卷积不能解决我的问题。Convolve只给出了最终的QT,但实际上在为for -<
我有一个函数,我想把剩余的循环矢量化。我相信它是正确的,我对性能很满意,但我只想了解更多关于向量化代码的知识。其职能是: # A : d*d numpy array # x : N x d or lengthd numpy array b = np.zeros(x.shape[0], dtype=np.bool)
我有一个有784个输入,30个隐藏神经元和10个输出神经元的神经网络。主要的性能问题是反向传播。目前,一次反向传播需要大约0.1秒的时间。由于我的训练集是6万个例子,这将需要很长的时间,我甚至确认我的算法是有效的。只是想知道如何在不涉及tensorflow的情况下加速/并行它。for i in range(len(weights2)):
sub_list = [